2025/12/05 11:55

Blogging in 2025: Screaming into the Void

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要約▶

Japanese Translation:

著者は、ブログがどのように進化してきたかを振り返ります。初期の自己ホスト型サイトやWordPress・Bloggerといったプラットフォームから、今日のソーシャルメディア中心のウェブへと変遷しました。現在ではほとんどのコンテンツが大規模なプラットフォームに存在し、AIは裏側の情報源を引き出してリアルタイムで要約を提供します。高品質な作家は、有料ニュースレターやペイウォール付きサイトを通じて収益化でき、作品をオープンウェブから除外し広告ノイズを減らしています。

この変化は、現代のブログが読者に届くかどうかという疑問を提起します。著者は現在、テックブログと旅行/写真ブログ「mijnrealiteit」の2つの個人ブログを運営しており、メンテナンスされていない静的サイトジェネレーター（WinterSmith）から、外部JavaScriptやGoogle Fontsなどのサードパーティ依存を排除し、モバイル/デスクトップ互換性に優れたHTML/CSSを簡素化したインラインページ生成スクリプトへ移行しました。「about me」ページはmvr.comにあり、すべての追跡機能が削除され、「mijnrealiteit」のコードはGitHub上に公開されています。現在のブログのコードも近日中に公開予定です。

著者はAIコーディングツールを使用して既存コードをリファクタリングし、新しいコンテンツを自動生成する代わりにサイトをアクセス可能な状態に保ちつつユーザーのプライバシーを守ることを目指しています。全体として、発見性の課題が増大する中で、作家は収益源としてニュースレターへより傾く可能性が高まり、業界はトラッカーのないシンプルなウェブデザインに向かうという結論に至ります。

本文

投稿日：2025年12月04日

ソーシャルメディアが今日のようになった以前は、私はブログを頻繁に書いていました。私だけではなく、多くの人が同じように行っていたのです。当時は「分散型・オープンなウェブ」という考え方がありました。すべての人が自らの小さなスペース―セルフホスト型ブログやWordPress、Bloggerといったプラットフォーム―を持つというものでした。

今のインターネットは全く別物に見えます。オンライン上で消費・生成されるコンテンツはかつてないほど増えましたが、そのほぼすべてが、すべてと誰もを内部に閉じ込めようとする大規模なソーシャルメディアプラットフォームに宿っています。ウェブは縮小しているように感じられます。

昔のウェブへ復帰しつつある様子もありますが、実際に根拠を持って進展できるかは時間が教えてくれるでしょう。大きな壁があります：ほとんどのオンライン視聴者がソーシャルメディアアプリに夢中になっている一方で、AIが人々のインターネットとの関わり方を完全に変えつつあります。昔は何かについてもっと知りたければ、その用語をGoogleで検索し、Google が最も関連性が高いと判断したサイトを順に辿って学んでいました。しかし今やAIはリアルタイムで求める答えをはるかに効率的に提供します。もしその答えがフォーラム、ブログ、または他のウェブサイトにある場合でも、AI が裏で取得し要約してくれます。UX の観点からすると、これはこれから進むべき明白な方向です。

二つ目の問題は「質」です。多大な時間をかけてコンテンツを作り、非常に優秀なライターである人々は、現在、有料メールニュースレターやペイウォール付きサイトを通じてより簡単に報酬を得ることができます。その結果、すべてのコンテンツがオープンウェブ上に残らなくなりました（少なくともここには広告はありません）。これはライター本人と、世界中で読まれるコンテンツ全体の質にとって勝利と言えるでしょう。しかしそれはオープンウェブへの損失です。

したがって、今現在有用情報を盛り込んだブログを運営しているとしても（検索性や実際に他人が役立つかどうかは除外）、直接読まれる人数はどれほどでしょうか？それでもブログのデザインや質の高い記事執筆に時間を費やす価値はあるのでしょうか？

火（AI）で火（AI）を撃ち抜く

このような状況下でも、私は再びブログを書きたくなる郷愁を感じます。以前は「tech‑blog」と呼ばれるブログと、「mijnrealiteit」という旅行・写真ブログの二つを運営していました。その気持ちに突っ込むとまずブログソフトウェアを更新するところから始めます。年月を経て、両方ともカスタム CMS から WordPress のカスタムテーマ、そして最後には単純な静的生成サイトへと変遷しました。歴史的投稿はここで確認できます。

私は AI コーディングツールに向かいます。数行のコードを秒単位で書き換えられる力を持つこのツールは、プログラミングコミュニティでは広く議論されています。確かに多くのコードを高速に生成できますが、私自身の経験上、人間開発者よりも速度・品質で優れたケースと同時に、ジャンク（スロップ）を書き込むケースや意味不明な動作をするケースも多数存在します。

私は「バイブコーダー」が一般的に AI ツールを使う方法とは逆のことをしたいと思いました。すなわち、AI に単純で曖昧な指示を与えて新しいブログをゼロから構築させるのではなく、既存のブログソフトウェアをオープンウェブの衛生状態に合わせて簡素化・削減するために使いました。

外部 JavaScript（訪問者トラッカー等）をすべて除去
Google からロードされるフォントなど、他のサードパーティ依存も同様に排除
HTML/CSS 構造を「ミニマル」かつ極めてシンプルにし、モバイルとデスクトップで機能するデザインへ
使えなくなった静的サイト生成フレームワーク WinterSmith を離れ、単純すぎるスクリプトでページをインライン生成

「mijnrealiteit」のコードは GitHub に公開しています。近日中にこのブログのコードも公開予定です。現在、mvr.com 上には超ミニマルな「about me」サイトが稼働しており、私は再びブログを書くことができるようになりました！何かを書けば誰かが読むのでしょうか？トラッカーをすべて削除したためわかりません。今はただ空白へ叫んでいる状態です。

同じ日のほかのニュース

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2025/12/05 10:05

BMW PHEV: Safety fuse replacement is extremely expensive

## Japanese Translation: --- ## 要約 BMW の高電圧バッテリー安全ヒューズ（1件あたり約 €5 000）は、iBMUCP モジュール全体（約 €1 100＋税）を交換する必要があります。iBMUCP は溶接で閉じられ、暗号的にロックされており、サービス前後に車両全体のフラッシュが必須です。ISTA で承認された手順を試みると、盗難防止ロックを作動させてモジュールを消去し、新しいバッテリーパック（約 €6 000＋VAT）が必要になるリスクがあります。 BMW は公式 ISTA 診断へのアクセスをブロックし、オーストリアでのワークショップ認定要求を却下しているため、独立した修理はさらに困難です。対照的に、テスラのプロファイザー/ BMS リセットは €11–€50 だけです。 21F2A8 や 21F35B といったエラーコードは高電圧安全問題を示しています。OEM サービスは €4 000＋税と見積もられ、iBMUCP の交換作業には通常 24–50 時間がかかり、ツール費用は €25 000 を超えます（ICOM、IMIB、AOS）。著者のチームは iBMUCP 内にある Infineon TC375 MCU 上の JTAG/DAP 保護を突破する計画です。成功すれば回復が簡素化され、作業時間とツール費用が削減され、不必要なバッテリー交換が減り、自動車修理における CO₂ 排出量も低減します。この作業を提供しているサービスセンターは、ザグレブ、ベルリン、スロベニア、およびセルビア（EV CLINIC）に所在しています。

2025/12/05 9:03

Trick users and bypass warnings – Modern SVG Clickjacking attacks

## Japanese Translation: ## Summary 本論文は、すべてのSVG `<fe*>` フィルタプリミティブをチェーン化することでチューリング完全なツールセットを構築できることを示し、高度なクリックジャッキングやクロスオリジンデータ外部流出攻撃を可能にします。 - 著者はまず、`feColorMatrix` と `feDisplacementMap` を用いて CSS/SVG で Apple の Liquid Glass 効果を再現し、クロスオリジン iframe 上でも動作することを証明しました。 - プリミティブ（切り取り・タイル化・算術合成・カラー行列変換・ガウシアンぼかし）を組み合わせて、外国オリジンから画像データを読み取るピクセル読取回路を構築しました。 - `feBlend` と `feComposite` を用いて NOT, AND, OR, XOR, NAND, NOR, XNOR の論理ゲートを実装し、SVG フィルタ内で任意のブール演算が可能になりました。 - これらのゲートを利用して、ダイアログ表示状態・読み込み状態・チェックボックス状態・赤文字検出に応じて画像を条件付きで表示するマルチステップクリックジャッキングシナリオ（「Securify」）を構築しました。 - この手法は Google Docs に適用され、攻撃者が「Generate Document」→ CAPTCHA 入力 → 提案選択 → ボタン押下 → 読み込み画面という一連の操作を SVG フィルタ内で自動化します。 - SVG フィルタ内（`feDisplacementMap` と Reed–Solomon エラー訂正表を使用）に QR コードジェネレータを構築し、生成されたコードは外部流出データをエンコードしており、ユーザーにスキャンさせて攻撃者のサーバへ送信されます。クリックハイジャックや SVG フィルタタイミング攻撃に関する既存研究では、マルチステップロジックとクロスオリジンデータ読取を組み合わせたものはなく、本論文は新規かつ自動化された攻撃ベクターを提示しています。調査結果は、攻撃者が他のウェブサービスに対して同様のシーケンスを自動化し、マルウェアやフィッシングキャンペーンに埋め込む可能性があることを示唆しています。ユーザーは意図しないクリックとデータ漏洩のリスクにさらされ、サードパーティ iframe を組み込む企業は侵害リスクが高まります。本研究は、ウェブエコシステム全体で SVG フィルタ使用時のオリジン境界保護を強化する必要性を訴えています。

2025/12/05 10:15

NeurIPS 2025 Best Paper Awards

## Japanese Translation: > **概要:** > 本会議の論文賞授与式では、プログラムチェアとデータベース＆ベンチマークトラックチェアが指名した委員会により選ばれた優秀な7件の論文が表彰されました。最終承認は総合チェア、新世代チェア、およびアクセシビリティチェアから行われました。賞には、Datasets & Benchmarkトラックから1件を含む4件のベストペーパーと3件のレナーアップが含まれます。 > > *ベストペーパー*: > 1. **「Artificial Hivemind: The Open‑Ended Homogeneity of Language Models」** – Infinity‑Chat（26 Kクエリ、31 K人間アノテーション）とオープンエンドプロンプトの分類法を紹介し、モデル内部での反復とモデル間での均質性を明らかにします。 > 2. **「Gated Attention for Large Language Models」** – SDPA後にヘッド特異的シグモイドゲートを追加すると性能・安定性が向上し、密結合およびMoEトランスフォーマーの注意サンク問題を緩和することを示します。コードはGitHub/HuggingFaceで公開されています。 > 3. **「1000 Layer Networks for Self‑Supervised RL」** – 1024層という深さが目標条件付きタスクで性能を向上させ、他のベースラインを上回ることを実証します。 > 4. **「Why Diffusion Models Don’t Memorize」** – 2つの時間スケール（初期一般化と後期記憶）を特定し、暗黙的な動的正則化が過学習を防ぐことを示します。 > > *レナーアップ*: > - 「Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?」 – RLVRはサンプリング効率を改善するものの、推論能力を拡張しない；蒸留により新たなパターンが導入される可能性があります。 > - 「Optimal Mistake Bounds for Transductive Online Learning」 – Ω(√d) の下限と O(√d) の上限を証明し、以前の結果を指数関数的に改善し、転移学習と標準オンライン学習との間に二次的ギャップがあることを示します。 > - 「Superposition Yields Robust Neural Scaling」 – 表現の重ね合わせがニューラルスケーリング法則を駆動することを示し、強い重ね合わせは多様な周波数分布にわたってモデル次元に逆比例して損失を縮小します。 > > これらの賞は拡散理論、自律学習RL、LLMの注意メカニズム、LLMにおける推論、オンライン学習理論、ニューラルスケーリング法則、および言語モデル多様性のベンチマーク手法を網羅しています。これらは会議が実証的ブレイクスルーと理論的洞察の両方にコミットしていることを示しています。 > > この改訂版概要は、Key Points List のすべての主要ポイントを忠実に列挙し、裏付けのない推測を避け、読み手に優しい明確なオーバービューを提供します。